license: apache-2.0
tags:

• generated_from_trainer
  datasets:
• image_folder
  metrics:
• accuracy
  model-index:
• name: resnet-50-4-32
  results:
  • task:
    name: 图像分类
    type: image-classification
    dataset:
    name: image_folder
    type: image_folder
    args: default
    metrics:
    • name: 准确率
      type: accuracy
      value: 0.6409863471719142

resnet-50-4-32

该模型是基于microsoft/resnet-50在image_folder数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.9705
• 准确率: 0.6410

模型描述

需补充更多信息

使用场景与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率: 0.005
• 训练批大小: 32
• 评估批大小: 32
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 4
• 总训练批大小: 128
• 优化器: Adam（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型: linear
• 学习率预热比例: 0.1
• 训练轮次: 4

训练结果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1